Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models
강의 소개
안녕하세요, 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares’ 강의를 리뷰하겠습니다. 이 강의는 데이터 과학에서 유용한 선형 회귀 모델을 배우고자 하는 사람들에게 매우 유익한 강좌입니다. 이 강의는 선형 대수학과 수학적 관점에서 최적화 문제인 least squares에 대해 다룹니다.
강의 요구 사항
- 선형 대수 및 다변량 미적분학에 대한 기본적인 이해
- 통계 및 회귀 모델에 대한 기본적인 이해
- 증명 기반 수학에 대한 기본적인 친숙함
- R 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
강의 내용
이 강의는 다음과 같은 여러 주제로 구성되어 있습니다:
- 배경: 기본적인 행렬 대수 결과와 데이터에서 통계량을 생성하는 기본적인 방법들에 대해 다룹니다.
- 일변량 및 이변량 회귀: 원점을 통과하는 회귀와 선형 회귀의 기본 개념을 배웁니다.
- 선형 회귀: 비편향 선형 관계를 조사하는 가장 표준적인 기법인 선형 회귀에 중점을 둡니다.
- 일반 최소 제곱: 완전 순위 설계 행렬을 벡터 결과에 적합하게 만드는 방법을 학습합니다.
- 최소 제곱 예제: 이미 익숙할 수 있는 여러 기술과 관련된 선형 모델의 표준 예를 제공합니다.
- 기저 및 잔차: 신호를 기저 확장으로 분해하는 유용한 선형 모델에 대해 설명합니다.
리뷰 및 추천
이 강의를 통해 리니어 모델에 대한 깊은 이해를 할 수 있었고, 특히 least squares의 중요성을 잘 이해할 수 있었습니다. 강의가 이론적인 부분뿐만 아니라 실용적인 예제도 포함하고 있어 데이터 분석에 직접 활용할 수 있는 유용한 스킬을 쌓을 수 있었습니다. R 프로그래밍 언어를 사용한 실제 사례도 소개되기 때문에, 실제 데이터 분석 환경에서 어떻게 적용할 수 있는지 직접 체험해볼 수 있는 좋은 기회입니다.
따라서, 데이터 과학에 관심이 있는 분들께 이 강의를 자신 있게 추천드립니다. 기초 지식이 있는 상태에서 시작하신다면 많은 도움이 될 것입니다!
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